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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
钱爱兵 江岚
结合新闻网页的内容特征对中文网页关键词的构成特点进行阐述;对经典的TF-IDF加权公式进行改进,构建一个综合考虑多种影响因素的候选关键词评分加权公式;对SharpICTCLAS分词进行改进,增加位置标注;选择评分较高的词作为候选关键词,利用词的位置标注进行关键词抽取优化操作,将"切碎"的候选关键词进行组配,形成正式抽取的关键词。实验结果表明:该方法明显优于基准方法,能够抽取到令人满意的关键词。
关键词：
词频 逆文档频率 新闻网页 关键词抽取
[期刊] 图书馆
[作者]
张孝飞
文章通过分析传统关键词提取方法的特点及不足,提出了融合多元特征的中文网页关键词提取方法。该方法既综合了中文网页文档词语的词频、词性、词长以及词位置等特征,又考虑了文档中出现的同义词、组合词现象的关键词评分,有效提高了传统关键词提取算法的精度。实验结果表明该算法优于传统方法,在网络情报监测中具有较大应用价值。
关键词：
提取 多元特征 同义词 组合词
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
聂卉 张津华
以净化网页、提取网页主题内容为目标,提出一个基于网页规划布局的网页主题内容抽取算法。该算法依据原始网页的规划布局,通过构造标签树为网页分块分类,进而通过计算内容块的主题相关度,辨别网页主题,剔除不相关信息,提取网页主题内容。实验表明,算法适用于主题型网页的"去噪"及内容提取,具体应用中有较理想的表现。
关键词：
网页 信息抽取 主题分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐文海 温有奎
本文在海量智能分词基础之上,提出了一种基于向量空间模型和TFIDF方法的中文关键词抽取算法。该算法在对文本进行自动分词后,用TFIDF方法对文献空间中的每个词进行权重计算,然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词。通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著。
关键词：
关键词抽取 向量空间模型 算法
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
艾金勇
文章归纳整理了藏文网页的结构特征,在借鉴中英文关键词抽取方法的基础上,设计实现了融合语义知识的藏文网页关键词抽取算法。该算法利用藏文文本特征实现了网页内容模块的智能识别,在对识别的文本块进行自动分词后,采用改进的TF-IDF算法得到基础词集,然后根据词向量特征进行基础词的语义扩展构建候选关键词集,最后利用候选关键词之间的语义相关度值,确立藏文网页的关键词。藏文网页的实验测试结果表明该方法提取的藏文网页关键词具有较高的准确率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王志宏 过弋
[目的/意义]专利关键词是对专利核心内容的概括,高效准确地抽取专利关键词不仅可以辅助人们对专利的快速查找,同时对专利分类、聚类、翻译等具有重要意义。[方法/过程]提出了"关键词在关键句中"的关键词抽取新思路。首先构建了一个联合句网络语义图特征和启发式规则特征的专利摘要句排序模型,然后仅选择Top-KS%的句子参与关键词计算,同时将句子语义权重参数引入到关键词权重计算过程中,从而使得句子的重要性传递到句中的词上。[结果/结论]在真实中文专利数据集中实验表明,从中文专利中选择适当比例关键句参与关键词抽取计算,相较于传统关键词抽取算法F值提升了6%～13%左右,有效地降低原始文档的噪声数据,提升了关键词抽取的效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高庆宁 吴鹏 张晶晶
［目的］网页所表达的主要信息通常隐藏在大量无关的结构和内容中，使用户不能迅速获取主题内容，限制了网页资源的可用性，使用信息抽取技术解决了这一问题。［方法］基于文档对象模型（ＤＯＭ）的信息抽取技术能够简单准确地从网页中提取所需内容，但依靠网页本身结构；基于行块分布算法的技术摆脱网页结构的限制，克服限定数据源的缺点，但需要人工干预，文章结合ＤＯＭ技术和行块分布算法以及正则表达式，实现网页信息采集与信息抽取。［结论］能够自动准确提取网页信息。［局限］对英文以及结构复杂的网页抽取效果不是很理想，抽取内容仅限于文字。
关键词：
文档对象模型 算法 网页 信息抽取
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
黄政 张学福
本文结合开放获取期刊(Open Access Journal,OA期刊)资源特点,针对无法通过OAI-PMH协议进行资源采集的OA期刊,提出一种基于网页信息抽取的资源采集策略。本文从网页资源描述的角度总结OA期刊资源特点并对其分类。基于网页信息抽取方法在OA期刊资源采集适用性,提出一种基于OA期刊网页元数据抽取的采集方法,并在此方法的基础上设计了采集系统。通过对国内外不遵循OAI-PMH协议的10本OA期刊的网站实证采集,得到45 785篇论文的元数据,证明该采集方法能有效地应用于此类资源采集。研究丰富了
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
艾金勇
通过分析总结藏文网页的结构特征,在借鉴汉语主题句抽取方法的基础上,提出了结合语义信息的藏文网页主题句抽取算法。该方法根据藏文文本特征实现了网页内容的智能识别,同时,在对识别的文本块进行自动分词后,利用改进TF-IDF方法结合主题词的语义相关性确定了网页文本的主题词,并据此构建了候选主题句集,再通过候选主题句的重要度和分布度计算得到了候选主题句的权值。最后对所有候选主题句按权值大小排序并确定了文本的主题句。
关键词：
藏文网页 语义信息 主题句 抽取
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李广建 乔建忠
网页信息抽取包装器的生成方法很多,按自动化程度可分为手工、半自动和全自动三类,本文旨在研究全自动生成网页信息抽取包装器的主要技术方法,首先构建了对应的分类体系;其次对近年来主流的15种包装器生成技术进行了定性分析和分类比较;最后提出5点发展趋势。
关键词：
信息抽取 包装器 信息技术 深层网
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李有梅
In the field of automatic information processing,how to precisely describe the text's content has become a rather critical problem.The vector space presentation,which is widely applied at present,is used to approximately illustrate conceptions and meanings by extracting keywords from the text.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋宇 罗准辰 真溱
科技文献间的引用关系把关系密切、具有相似主题的文献联系在一起。通过引用关系可以获得文献的引用背景信息。引用背景信息有助于对科技文献内容的理解。文章提出了一种基于引用关系构造引用背景信息，用来改进关键词自动抽取效果的方法，并通过实验验证了方法的有效性。
关键词：
自动抽取 关键词 科技文献 引用
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
丁璇 侯汉清 章成志
通过对随机采集的300篇中文经济类网页进行人工自由标引、人工打分、词频统计,并进行统计数据的分析,得出网页内容主题与网页题名、文章标题等12个标引源的关系,分析中文网页的不同部位的主题表达能力,并为之设计加权标引时的适当权值,以便为自动标引及人工智能搜索引擎的研制提供数据。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海潮 王昊 唐慧慧 薛蔚
[目的/意义]探讨中文社会科学领域题名关键词最佳抽取模型,用以获取引文题名关键词,完成附加关键词的抽取。[方法/过程]文章以2014年CSSCI全部文献的题名为语料,运用条件随机场(CRFs),通过探究不同特征(或集合)和参数对关键词识别的影响,构建字角色标注的题名关键词标引模型,最终迁移应用到引文题名。[结果/结论]通过实验,获得最佳题名关键词标引模型,F1值可达到52.03%,每篇原文可获得附加关键词9个左右。在恰当的特征组合与参数下,构建的标引模型可以有效完成附加关键词的获取工作。[局限]语料中的每个关键词平均出现两次可能会影响机器学习的效果,原文与引文题名的差异可能影响模型的适用性,此外模型得到的附加关键词尚需进一步斟酌选择。
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